GLM-5

Clore.ai पर Zhipu AI द्वारा GLM-5 (744B MoE) तैनात करें — API एक्सेस और vLLM के साथ सेल्फ-होस्टिंग।

GLM-5, जिसे फरवरी 2026 में Zhipu AI (Z.AI) ने जारी किया, एक 744-अरब पैरामीटर मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स भाषा मॉडल है जो प्रति टोकन केवल 40B पैरामीटर सक्रिय करता है। यह तर्क, कोडिंग, और एजेन्ट-संबंधी कार्यों में सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स प्रदर्शन प्राप्त करता है — SWE-bench Verified में 77.8% अंक प्राप्त करते हुए और Claude Opus 4.5 और GPT-5.2 जैसे अग्रणी मॉडलों का मुकाबला करता है। मॉडल उपलब्ध है MIT लाइसेंस पर।

प्रमुख विशेषताएँ

• कुल 744B / सक्रिय 40B — 256-एक्सपर्ट MoE अत्यंत कुशल राउटिंग के साथ

• अग्रणी कोडिंग प्रदर्शन — 77.8% SWE-bench Verified, 73.3% SWE-bench बहुभाषी

• गहन तर्क क्षमता — AIME 2026 में 92.7%, HMMT नव 2025 में 96.9%, निर्मित सोच/थिंकिंग मोड

• एजेंटिक क्षमताएँ — मूल-निवास टूल कॉलिंग, फ़ंक्शन निष्पादन, और लंबी-कालिक कार्य योजना

• 200K+ संदर्भ विंडो — विशाल कोडबेस और लंबे दस्तावेज़ों को संभालता है

• MIT लाइसेंस — पूर्णतः खुले वज़न, वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति

आवश्यकताएँ

GLM-5 को स्वयं होस्ट करना एक गंभीर प्रयास है — FP8 चेकपॉइंट को आवश्यकता होती है लगभग 860GB VRAM.

घटक	न्यूनतम (FP8)	अनुशंसित
GPU	8× H100 80GB	8× H200 141GB
VRAM	640GB	1,128GB
RAM	256GB	512GB
डिस्क	1.5TB NVMe	2TB NVMe
CUDA	12.0+	12.4+

Clore.ai सिफारिश: अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए, GLM-5 तक पहुँच प्राप्त करें API के माध्यम से (Z.AI, OpenRouter)। स्वयं होस्ट करना केवल तब समझदारी है जब आप 8× H100/H200 किराए पर ले सकें (~Clore.ai पर ~$24–48/दिन)।

API एक्सेस (अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाया गया)

Clore.ai मशीन से या कहीं भी GLM-5 का उपयोग करने का सबसे व्यावहारिक तरीका:

Z.AI प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-zai-api-key",
    base_url="https://api.z.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a Python async web scraper using aiohttp and BeautifulSoup"}
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

OpenRouter के माध्यम से

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-openrouter-key",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain the MoE architecture used in GLM-5"}
    ],
    max_tokens=2048
)
print(response.choices[0].message.content)

vLLM सेटअप (स्वयं-होस्टिंग)

उन लोगों के लिए जिनके पास Clore.ai पर उच्च-स्तरीय मल्टी-GPU मशीनों की पहुँच है:

# vLLM इंस्टॉल करें (GLM-5 समर्थन के लिए nightly आवश्यक)
pip install -U vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

# नवीनतम transformers इंस्टॉल करें (आवश्यक)
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

8× H200 GPUs पर FP8 परोसें

vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name glm-5-fp8 \
  --gpu-memory-utilization 0.85

सर्वर से प्रश्न पूछें

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")

# सोच/थिंकिंग मोड के साथ (डिफ़ॉल्ट)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Solve: find all primes p where p^2 + 2 is also prime"}
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

# बिना सोच मोड के (तेज़, संक्षिप्त उत्तर)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a quicksort in Rust"}
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=4096,
    extra_body={
        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}
    }
)
print(response.choices[0].message.content)

SGLang विकल्प

SGLang भी GLM-5 का समर्थन करता है और कुछ हार्डवेयर पर बेहतर प्रदर्शन दे सकता है:

# Docker का उपयोग करते हुए (Hopper GPUs)
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-hopper

# सर्वर लॉन्च करें
python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tp-size 8 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --speculative-algorithm EAGLE \
  --speculative-num-steps 3 \
  --speculative-eagle-topk 1 \
  --speculative-num-draft-tokens 4 \
  --mem-fraction-static 0.85 \
  --served-model-name glm-5-fp8

Docker त्वरित शुरुआत

# vLLM Docker इमेज जिसमें GLM-5 समर्थन है
docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  --ipc=host \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  vllm/vllm-openai:glm5 zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name glm5 \
  --trust-remote-code

टूल कॉलिंग उदाहरण

GLM-5 में अंतर्निहित टूल-कॉलिंग समर्थन है — एजेन्टिक एप्लिकेशन बनाने के लिए आदर्श:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "एक शहर के लिए वर्तमान मौसम प्राप्त करें",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "required": ["city"],
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "City name"}
            }
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)
print(response.choices[0].message.tool_calls)

Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

• पहले API, फिर स्वयं-होस्ट: GLM-5 के लिए 8× H200 की आवश्यकता होती है (~Clore.ai पर ~$24–48/दिन)। कभी-कभी उपयोग के लिए, Z.AI API या OpenRouter कहीं अधिक किफायती हैं। स्वयं-होस्ट केवल तब करें जब आपको निरंतर थ्रूपुट या डेटा गोपनीयता की जरूरत हो।

• बिल्कुल GLM-4.7 पर विचार करें: यदि 8× H200 बहुत अधिक है, तो पूर्ववर्ती GLM-4.7 (355B, 32B सक्रिय) 4× H200 या 4× H100 (~$12–24/दिन) पर चलता है और अभी भी उत्कृष्ट प्रदर्शन देता है।

• FP8 वज़न का उपयोग करें: हमेशा उपयोग करें zai-org/GLM-5-FP8 — BF16 के समान गुणवत्ता पर लेकिन लगभग आधा मेमोरी फुटप्रिंट। BF16 संस्करण के लिए 16× GPUs की आवश्यकता होती है।

• VRAM उपयोग की निगरानी करें: watch nvidia-smi — लंबी संदर्भ क्वेरी मेमोरी को अचानक बढ़ा सकती हैं। सेट करें --gpu-memory-utilization 0.85 ताकि हेडरूम छोड़ा जा सके।

• थिंकिंग मोड का ट्रेडऑफ़: थिंकिंग मोड जटिल कार्यों के लिए बेहतर परिणाम देता है लेकिन अधिक टोकन और समय लेता है। सरल प्रश्नों के लिए इसे अक्षम करें with enable_thinking: false.

समस्याओं का निवारण

समस्या	समाधान
OutOfMemoryError स्टार्टअप पर	सुनिश्चित करें कि आपके पास 8× H200 (प्रत्येक 141GB) हैं। FP8 को ~860GB कुल VRAM की आवश्यकता होती है।
धीमे डाउनलोड (~800GB)	उपयोग करें huggingface-cli download zai-org/GLM-5-FP8 के साथ --local-dir पर पुनरारंभ करने के लिए।
vLLM संस्करण असंगति	GLM-5 के लिए vLLM nightly आवश्यक है। इंस्टॉल करें via pip install -U vllm --pre.
टूल कॉल काम नहीं कर रहे	जोड़ें --tool-call-parser glm47 --enable-auto-tool-choice सेवार्थ कमांड चलाने के लिए।
DeepGEMM त्रुटियाँ	FP8 के लिए DeepGEMM इंस्टॉल करें: उपयोग करें install_deepgemm.sh स्क्रिप्ट vLLM रेपो से।
थिंकिंग मोड आउटपुट खाली	सेट करें temperature=1.0 — थिंकिंग मोड के लिए गैर-शून्य तापमान आवश्यक है।

अधिक पढ़ने के लिए

• HuggingFace पर GLM-5

• GLM-5 FP8 चेकपॉइंट

• Z.AI प्लेटफ़ॉर्म

• Z.AI API डॉक्स

• vLLM GLM-5 रेसिपी

• GLM-5 तकनीकी ब्लॉग

• Slime RL इन्फ्रास्ट्रक्चर